Automated Abstraction of Manipulation Domains for Cost-Based Reactive Synthesis
http://kavrakilab.org/publications/he2019automated-abstraction-of-manipulation.pdf
Keliang He, Morteza Lahijanian, Lydia E. Kavraki, and Moshe Y. Vardi
Abstract
ロボットマニピュレータが他のエージェント、例えば人間の存在下で高レベルのタスクを実行するとき、それらはタスクの完了と効率的なリソース使用を保証するために起こり得る干渉を考慮する戦略を持たなければならない。そのような戦略を生み出すための１つのアプローチは反応性合成と呼ばれる。反応合成は抽象化を必要とします。抽象化はロボットや他のエージェントが動作するドメインを捉える個別の構造です。既存の研究は、空間分解による移動ロボットのための抽象化の構築について論じている。しかし、マニピュレータとオブジェクトによって引き起こされる次元の呪いのため、それらはマニピュレーションドメインには適用できません。本研究では、操作タスクの反応的合成のための自動抽象化構築のための最初のアルゴリズムを提示する。私たちは他のタイプの行動への可能な拡張でオブジェクトを選びそして置くことを含む仕事に焦点を合わせる。抽象化はまた、ロボット動作のための経路ベースのコストに対する上限を提供する。この抽象化アルゴリズムをリアクティブ合成プランナーと組み合わせて、正しい構築プランを構築します。私たちは、人間による干渉に直面して複雑なタスクを完了しながら、UR5ロボット上でフレームワークの力を発揮します。
1. Introduction
ロボティックマニピュレータはもはやケージに閉じ込められる必要はありません。最近の開発は、ロボットが人間と並んで共有された作業空間で安全に動作することを可能にし、例えば人間と共有されている組立ライン、レストラン、および家庭での支援およびサービスロボットにそれらの応用を拡大した。このようなシナリオでは、マニピュレータは動的な世界と対話し、人間による干渉の可能性に直面して複雑なタスクを実行する必要があります。固定された一連の動作で計画を生成する伝統的なアルゴリズムはもはや使用できないので、これは計画の観点から難題を投げかけます。その代わりに、ロボットは反応的である、すなわち人間または他のエージェントによって引き起こされた変化に反応するように動作を実行する戦略を持っていなければならない。 人間と一緒に働く製造ロボットが高級言語で表現されるかもしれない複雑な組立作業を実行する必要があるシナリオを考えてください。訓練を受けた人間が参加してロボットがタスクをより早く達成するのを手助けしたい場合や、訓練を受けていない人間が知らないうちにアセンブリ部品を移動させることによってタスクを妨害する場合があります。図1は、このシナリオの実験室の例を示しています。ここでは、白いブロックを基本列として、黒いブロックを上部にしてアーチを作成する必要があります。タスク実行中に、人間が干渉して誤って黒いブロックを基本列として配置したり、列を置き換えたりする可能性があります。有限数のそのような干渉を仮定すると、ロボットは所与の量のエネルギー内でタスクを完了しなければならない。本稿では、マニピュレータのためのこのような事後対応計画問題に焦点を当て、タスクの完了を保証する戦略を模索します。
リアクティブ合成はリアクティブ戦略を見つけるためのアルゴリズムの一種で、プログラムの検証と合成の分野でよく研究されています[1]。いくつかの研究が移動ロボット工学における戦略生成のために反応合成を適用している[2] - [4]。これらの研究は、線形時相論理（LTL）[5]の公式として表現される無限の範囲の課題に焦点を当てており、抽象化と呼ばれる環境におけるロボットの連続的な動きを表す有限の離散構造を仮定しています。 LTLの公式と抽象化を考慮して、事後計画アルゴリズムはロボットと人間の間で個別のゲームを構築し、それから勝利戦略を計算します。人間。マニピュレータのリアクティブプランニングを可能にするために、有限のタスクとコストの制約があるロボットに対して、同様のゲームベースの技術が開発されました[6]。その研究は、ロボットマニピュレータの個別の抽象化の存在を想定しています。一般に、連続領域への個別の勝利戦略の正しいマッピングは、移動ロボットとマニピュレータの両方に対する抽象化の保証に依存します。しかしながら、変化する環境におけるマニピュレータのような連続的な高次元システムのためのそのような抽象化の構築は自明ではない。
2. Related Work
3. The Reactive Synthesis Problem
4. Abstraction Construction
5. Reactive Strategy Synthesis
6. Experiments
7. Conclusion
本稿では、反応合成を目的とした操作ドメインの抽象化構築の最初の自動化方法を紹介する。 これらの抽象化が反応合成アルゴリズムによる計算戦略の正しさを保証することを証明する。 リソースコストの制限がある有限タスクに焦点を当てていますが、[2] - [4]のようなすべてのリアクティブ合成定式化に一般的な操作抽象化があり、これらのアプローチの機能を操作ドメインに拡張できます。 この作品のためのいくつかの可能な将来の方向性は次のとおりです。反応的合成への象徴的なアプローチ、人間ロボットのタスクの競合解決、およびノイズの多いマニピュレータのための確率的抽象化。
